SPSS方差分析Word下载.docx
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肺活量
184.9
167.9
171.0
188.0
179.0
177.0
179.5
187.0
169.0
176.7
183.0
180.5
178.0
164.0
174.0
4300
3850
4100
4800
4000
5400
4500
4780
3700
5250
4250
5000
3600
4050
168.7
170.8
165.0
169.7
171.5
166.5
173.0
173.8
170.5
176.0
169.5
176.3
163.0
172.5
3450
3800
3300
3250
3200
3950
4150
3650
3500
3900
6.1.2.1数据准备
激活数据管理窗口,定义变量名:
组变量为group(运动员=1,大学生=2),身高为x,肺活量为y,按顺序输入相应数值,建立数据库,结果见图6.1。
图6.1原始数据的输入
6.1.2.2统计分析
激活Statistics菜单选ANOVAModels中的SimpleFactorial...项,弹出SimpleFactorialANOVA对话框(图6.2)。
在变量列表中选变量y,点击钮使之进入Dependent框;
选分组变量group,点击钮使之进入Factor(s)框中,并点击DefineRange...钮在弹出的SimpleFactorialANOVA:
DefineRange框中确定分组变量group的起止值(1,2);
选协变量x,点击钮使之进入Covariate(s)框中。
图6.2协方差分析对话框
点击Options...框,弹出SimpleFactorialANOVA:
Options对话框。
系统在协方差分析的方法(Method)上有三种选项:
1、Unique:
同时评价所有的效应;
2、Hierarchical:
除主效应外,逐一评价各因素的效应;
3、Experimental:
评价因素干预之前的主效应。
本例选Unique方法,之后点击Continue钮返回SimpleFactorialANOVA对话框,再点击OK钮即可。
6.1.2.3结果解释
在结果输出窗口中可见如下统计数据:
先输出肺活量总均数和两组的肺活量均数,总均数为4033.25,运用员组均数为4399.00,大学生组为3667.50。
接着协方差分析表明,混杂因素X(身高)两组间是有差异的(F=10.679,P=0.002),控制其影响后,两组间肺活量的差别依然存在(F=9.220,P=0.004),故可以认为两组间肺活量的均数在消除了身高因素的影响之后仍有差别,运动员的肺活量大于大学生,即体育锻炼会提高肺活量。
最后系统输出公共回归系数,
=36.002,该值可用于求修正均数:
=
-
(
)
本例为
=4399.00-36.002×
(178.175-174.3325)=4260.6623
=3667.50-36.002×
(170.49-174.3325)=3805.8377
YbyGROUP
TotalPopulation
4033.25
(40)
GROUP12
4399.003667.50
(20)(20)
withX
UNIQUEsumsofsquares
Alleffectsenteredsimultaneously
SumofMeanSig
SourceofVariationSquaresDFSquareFofF
Covariates163076311630762.63510.679.002
X163076311630762.63510.679.002
MainEffects140784711407847.0959.220.004
GROUP140784711407847.0959.220.004
Explained698168523490842.56822.860.000
Residual564999237152702.496
Total1263167839323889.167
40caseswereprocessed.
0cases(.0pct)weremissing.
CovariateRawRegressionCoefficient
X36.002
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调用此过程可对完全随机设计资料、配伍设计资料、析因设计资料、正交设计资料等等进行多因素方差分析或协方差分析。
[例6-2]下表为三因素析因实验的资料,请用方差分析说明不同基础液与不同血清种类对钩端螺旋体的培养计数的影响。
基础液
(A)
血清种类(B)
兔血清浓度(C)
胎盘血清浓度(C)
5%
8%
缓冲液
648
1246
1398
909
1144
1877
1671
1845
830
853
441
1030
578
669
643
1002
蒸馏水
1763
1241
1381
2421
1447
1883
1896
1926
920
709
848
574
933
1024
1092
742
自来水
580
1026
1789
1215
1434
1651
1126
1176
1280
1212
685
546
595
566
6.2.2.1数据准备
激活数据管理窗口,定义变量名:
基础液为base,血清种类为sero,血清浓度为pct,钩端螺旋体的培养计数为X,按顺序输入相应数值,建立数据库。
6.2.2.2统计分析
激活Statistics菜单选ANOVAModels中的GeneralFactorial...项,弹出GeneralFactorialANOVA对话框(图6.3)。
在对话框左侧的变量列表中选变量x,点击钮使之进入DependentVariable框;
选要控制的分组变量base、sero和pct,点钮使之进入Factor(s)框中,并分别点击DefineRange钮,在弹出的GeneralFactorialANOVA:
DefineRange对话框中确定各变量的起止值,本例变量base的起止值为1、3,变量sero的起止值为1、2,变量pct的起止值为1、2。
之后点击OK钮即可。
图6.3析因方差分析对话框
6.2.2.3结果解释
在结果输出窗口中,系统显示48个观察值进入统计,三个因素按其各自水平共产生12种组合。
分析表明,模型总效应的F值为10.55,P值<
0.001,说明三因素间存在有交互作用。
单因素效应和交互效应导致的组间差别比较结果是:
单因素组间比较:
A:
基础液(BASE)
F=4.98,P=0.012,说明三种培养基培养钩体的计数有差别;
B:
血清种类(SERO)
F=61.265,P<
0.001,说明两种血清培养钩体的计数有差别;
C:
血清浓度(PCT)
F=3.49,P=0.070,说明两种血清浓度培养钩体的计数无差别。
两因素构成的一级交互作用:
A×
B:
基础液(BASE)×
F=5.16,P=0.011,交互作用明显;
B×
C:
血清种类(SERO)×
F=15.96,P<
0.001,交互作用明显;
F=0.78,P=0.465,交互作用不明显。
三因素构成的二级交互作用:
B×
F=6.75,P=0.003,交互作用明显。
48casesaccepted.
0casesrejectedbecauseofout-of-rangefactorvalues.
0casesrejectedbecauseofmissingdata.
12non-emptycells.
1designwillbeprocessed.
-------------------------------------
UnivariateHomogeneityofVarianceTests
Variable..X
CochransC(3,12)=.34004,P=.036(approx.)
Bartlett-BoxF(11,897)=1.69822,P=.069
-----------------------------------